• 从摄像头预览中获取图像数据并将它从「YUV_420_888」转换成
「ARGB_888」格式。
• 创建一个位图对象来保存来自 RGB 格式帧数据的像素。将位图裁剪并缩
放到模型输入的大小,以便将其传递给模型。
• 从 PoseNet 库中调用「estimateSinglePose()」函数来获取「Person」
对象。
• 将位图缩放回屏幕大小,在「Canvas」对象上绘制新的位图。
• 使用从「Person」对象中获取的关键点位置在画布上绘制骨架。显示置
信度超过特定阈值(默认值为 0.2)的关键点。
为了将姿势渲染与摄像头帧同步。我们用单个「SurfaceView」来显示输出而不是对
姿势和摄像头分别建立「View」实例。「SurfaceView」通过获取、锁定和在
「View」画布上绘图,无延时地将安卓的 surface 对象显示在屏幕上。
在设备上运行
我们鼓励读者从 Github 上下载源码,参考其中 Readme 文件的引导,自己动手测试
一下这个应用程序。
Github地址:
https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/posenet/android
未来的工作路线
在未来,我们希望为这个示例应用程序探索更多的功能,包括:
• 多姿态估计
• 通过 GPU delegate 进行 GPU 加速
• 通过 NNAPI delegate 进行 NNAPI 加速
• 通过训练后(post-training quantization)量化模型来减少延迟
• 更多的模型选项,如 ResNet PoseNet 模型
很开心能在这个夏天开发 PoseNet 示例应用程序!我们希望这个应用程序能让设备内
置的机器学习功能更触手可及。如果你在使用这个应用程序,请通过 #TFLite、
#TensorFlow 和 #PoweredByTF 与我们分享.
原文链接:https://medium.com/tensorflow/track-human-poses-in-real-time-on-
android-with-tensorflow-lite-e66d0f3e6f9e
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